AI EVENT
Das KI-Paradox in Unternehmen: Jeder will den schnellen Wandel, keiner die Fleißarbeit
Künstliche Intelligenz ist 2025 und wird 2026 das Zukunftsthema sein – gerade für KMU und den Mittelstand, die sich Effizienzsteigerung, Automatisierung und bessere Entscheidungen davon versprechen.
Die Vision ist verlockend, egal ob es um Large Language Models, klassisches Machine Learning oder spezialisierte KI-Systeme wie Computer Vision oder Predictive Analytics geht.
Viele LLMs können heute bereits ohne große kundenspezifische Datenbasis sinnvolle Aufgaben lösen, etwa bei Wissensabfragen, Textentwürfen oder allgemeinen Analysen.
Die Krux zeigt sich im Detail: Die wirklich geschäftskritischen, datenbasierten KI-Projekte in Unternehmen scheitern selten an der Technologie, sondern an der Datenbasis.
Gerade in kleinen und mittelständischen Unternehmen, in denen Ressourcen knapp und IT-Landschaften historisch gewachsen sind, wird dieser Engpass oft unterschätzt.
Für alle KI-Initiativen, die auf Unternehmensdaten fußen – von Prognosen über Automatisierung bis hin zu Entscheidungsunterstützung – wird Datenqualität zum limitierenden Faktor.
Schlechte, unvollständige oder verzerrte Daten machen solche Lösungen nutzlos, egal wie leistungsfähig das Modell ist. Das ist das gut gehütete Geheimnis, das viele Unternehmen erst nach ihrer ersten gescheiterten KI-Initiative lernen.
Warum Daten entscheidend sind: Garbage in, Garbage out
KI braucht ein Element: hochwertige Trainingsdaten. Punkt.
Schlechte Daten führen zu unzuverlässigen Modellen, falschen Empfehlungen und gescheiterten Projekten [1] [2].
Data Scientists verbringen über 80 % ihrer Zeit mit Datenbereinigung, nicht mit Machine Learning [3] [4] [5].
Selbst brillante Algorithmen können keine hochwertigen Ergebnisse liefern, wenn die Eingangsdaten fehlerhaft sind – bekannt als „Garbage in, Garbage out“.
Die Qualität der Trainingsdaten ist fundamental für performante Machine-Learning-Modelle mit hoher Verallgemeinerbarkeit [1].
Aktuelle Forschung zeigt: Datenqualität ist entscheidend für Sicherheit, Fairness und Robustheit von KI-Systemen [8] [9] [10].
Die unbequeme Wahrheit: Deutsche Unternehmen sind nicht KI-ready
Etwa 70 % der deutschen Unternehmen verfügen über kein einheitliches Datenmanagement [22].
Fragmentierte Datenstrukturen, Silos zwischen Abteilungen und historisch gewachsene IT-Landschaften verhindern KI-Readiness.
Weltweit gilt Datenqualität als eines der größten Hindernisse für KI-Erfolg [7].
Wo es schiefgeht: Die typischen Verdächtigen
- Daten-Silos: Isolierte Systeme, Schattenprozesse mit Excel, fehlende Integration
- Legacy-Systeme: Fehlende APIs, hohe Integrationskosten
- Fehlende Governance: Unklare Verantwortlichkeiten, keine Standards [11]
- Unvollständige und widersprüchliche Daten: Fehlende Werte, Duplikate, Fehler [7]
Das Desaster: KI starten ohne Datenbasis
- Diskreditierung von KI als „Hype ohne Nutzen“
- Explodierender manueller Aufwand für Datenbereinigung
- 2–5× höhere Projektkosten und Laufzeiten
- Abbruch oder „Proof of Concept without impact“
Der richtige Weg: Erst Datenbasis, dann KI
Schrittweises Vorgehen
- Status-quo-Analyse der Datenquellen und -flüsse
- Identifikation von Silos und Integrationshemmnissen
- Datenbereinigung und Harmonisierung [6]
- Aufbau eines zentralen Datenmodells (Data Lake / Warehouse)
- Einführung von Data Governance [7] [11]
- Systemintegration (ERP, CRM, IoT, MES)
- Aufbau der KI-Infrastruktur
Der pragmatische Start für den Mittelstand
- Data-Value-Workshop: Identifikation echter Datenpotenziale
- Discovery-Workshop: Konkrete KI-Use-Cases definieren
- KI-Readiness-Workshop: Bewertung der Datenreife [7]
- Pilotprojekt: Klein starten, Datenqualität verbessern
- Skalierung: Investitionen mit messbarem Nutzen rechtfertigen
Die regulatorische Realität: EU AI Act
Der EU AI Act verpflichtet Unternehmen zu nachweislich hochwertigen, repräsentativen und bias-armen Datensätzen [23] [24].
Ohne stabile Datenbasis sind High-Risk-KI-Systeme nicht rechtskonform – und nicht einsetzbar.
Fazit: Das Fenster ist jetzt
- Daten werden zum strategischen Asset
- KI ist primär ein Datenproblem – kein Tech-Problem
- Wer heute investiert, skaliert morgen schneller
Der erste Schritt ist kein Tool, sondern Klarheit.
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